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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于机器学习的快速匹配场海底声学参数反演方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114280586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111539273.X，技术领域涉及：G01S7/539；该发明授权一种基于机器学习的快速匹配场海底声学参数反演方法是由张婷;陈鸿楠;徐文;梁婧瑶设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的快速匹配场海底声学参数反演方法在说明书摘要公布了：一种基于机器学习的快速匹配场海底声学参数反演方法，首先根据实验海域的环境先验信息和收发配置，选择声学传播模型建立仿真环境；然后在不同的海底声学参数下结合测量声场计算目标函数值，基于该正向映射建立数据集，用于训练与测试机器学习模型；最后在匹配场反演的参数更新过程中，针对扰动前后的参数，先利用机器学习模型快速筛选有效扰动，再利用声学传播模型判断接受或者拒绝，经过多轮参数更新后收敛至全局最优。本发明在传统匹配场反演过程中引入基于机器学习的预筛选处理，减少声学传播模型的调用次数，进而降低反演耗时，而声学传播模型的进一步判断保障了反演准确性，能提高快速海底特性分析能力。

本发明授权一种基于机器学习的快速匹配场海底声学参数反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的快速匹配场海底声学参数反演方法，包含以下步骤：S1、获取数据集；根据实验先验信息，选择声学传播模型建立仿真环境，在不同的海底声学参数下计算接收声场，又被称为拷贝声场，以前者为机器学习模型输入量，记为特征，后者为模型预测参考量，记为标签，建立数据集；S2、训练与测试机器学习模型；构建目标函数衡量拷贝声场与测量声场的匹配度，将数据集的标签转换为目标函数值，利用新的数据集，建立机器学习模型进行训练与测试；S3、将机器学习模型引入传统匹配场反演在传统匹配场反演过程中，使用优化算法在高维参数空间搜索全局最优，参数更新过程为 其中，以Metropolis准则为接受条件；m和m′表示扰动前后的海底声学参数，基于声学传播模型计算扰动前后的目标函数值f和f′，若Δf＝f′-f满足接受条件则更新为扰动后的参数，否则参数保持不变；引入机器学习模型后参数更新过程变为 其中，针对扰动前后的海底声学参数m和m′，先基于机器学习模型快速计算扰动前后的目标函数值F和F′，根据ΔF＝F′-F和接受条件进行预筛选，若通过预筛选则进一步基于声学传播模型准确计算扰动前后的目标函数值f和f′，若Δf＝f′-f满足接受条件则更新为扰动后的参数，否则参数保持不变；S4、估计海底声学参数；根据测量声场和参数搜索区间，使用基于机器学习的快速匹配场海底声学参数反演方法估计全局最优参数。

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